基于巴特沃斯低通滤波器的图像增强

在详细分析传统的图像增强算法的基础上,提出了一种基于Butterworth低通滤波的局部直方图均衡的图像增强算法。首先,利用Buterworth低通滤波器将图像分为高频分量和低频分量,然后对低频分量进行传统的直方图均衡处理,最后,将均衡后的低频分量与高频分量进行加权融合,得到增强后图像。实验结果表明,图像经过处理,突出了细节信息,改善了整体视觉效果。     

基于独立分量分析的压缩域彩色图像融合

提出了一种基于独立分量分析的压缩域彩色图像融合方法,其基本思想是将源彩色图像进行IHS变换,将两幅图像的亮度分量/进行小波分解,对分解后的高频系数采用由独立分量分析得出的变换矩阵进行变换,然后对变换系数采用局部方差法进行融合,而对小波分解后的低频子图像分成若干N×N的图像块,分别对每个图像块做二维DCT变换,最后对融合的系数进行反变换得到融合结果,并用客观评价标准对结果进行了定量的分析.实验结果表明:该方法在提高空间信息的基础上,较少地降低了颜色失真.     

结合图像特征比的红外与可见光图像融合算法

针对现有图像融合算法得到的融合图像清晰度不高以及边缘模糊等问题,提出了一种结合图像特征比的红外与可见光的图像融合算法,通过小波变换将图像进行分解,并通过计算低频分量中空间频率比与能量比,来对低频分量中的有效信号进行保留,而对高频分量则是通过边缘检测算法计算出高频分量中的边缘信号比,来对高频分量的边缘信号进行保留;实验结果表,该算法能够得到相比其他算法更为清晰的融合图像,具有一定的实用价值。     

基于视觉传达的低亮度激光图像细节信息增强方法

针对激光图像亮度较低,导致内部细节信息缺失,图像应用性下降等问题,提出基于视觉传达的低亮度激光图像细节信息增强方法。从视觉传达角度出发将低照度激光图像转换为Lab色彩模式,采用Curvelet变换将激光图像分解为高频分量与低频分量,利用细节增强网络模型增强高频分量,通过基于照度图估计的微光图像增强方法增强低频分量,融合增强后的高、低频分量,实验结果显示,采用该方法对所选图像进行细节信息增强处理后,各图像的信息熵均高于8.35以上,而对比度与相关系数则分别在0.846和0.815以上,增强后的图像更符合人眼视觉特性。     

基于小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换的改进图像融合方法。对小波分解后的高频分量使用图像区域内像素的最大绝对值作为该区域中心像素的活性测度以得到融合图像的高频分量,对分解后的低频分量通过度量其图像块的质量来确定融合图像的低频分量。实验结果表明,该方法得到的融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。     

一种基于二维DCT变换的图像信息隐藏方法

提出了一种基于二维DCT变换的图像信息隐藏方法,经过二维DCT变换后的图像能量集中在低频部分,考虑到人眼的视觉特性,图像的高频部分可视为视觉冗余部分,可以把有用信息隐藏在变换载体图像的高频部分,即以牺牲图像高频信息来达到信息隐藏的效果,通过MATLAB实现这一思想,对隐藏后的图像质量做了特征分析,并对下一步实验做出了设想.     

结合提升静态小波和灰色关联分析的图像融合算法

本文针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换（lifting stationary wavelet transform,LSWT）和灰色关联度相结合的图像融合算法。首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合,其次再针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值,然后计算低频分量的能量和均值构成的序列与高频分量的能量和均值构成的序列之间的灰色欧几里德关联度。按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值,最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法。     

一种基于梯度的频域滤波去块效应算法

为了减少基于分块DCT变换的压缩处理时产生的块效应失真,通过从DCT分量计算块边界的梯度值来评估各个DCT分量对块效应的影响,再结合HVS特性对图像进行频域滤波,可以有效地去除块效应。该方法性能有效且优异,同时避免了多数频域滤波方法产生的严重模糊失真。     

基于Turbo码的数字水印技术

利用水印系统与通信系统传输模型的相似性，在图像数字水印算法中引入Turbo码技术，在水印嵌入前经过Turbo码编码来提高系统的抗误码能力，水印的嵌入选择在DCT域图像中频进行，为了实现自适应嵌入水印，将原始图像分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类，根据分类的结果，将不同强度的水印分量嵌入到图像块的DCT低频系数中，实验结果表明，利用该算法实现的水印具有很好的视觉掩蔽效应和鲁棒性。     

一种基于二进小波变换的图像增强方法

传统的增强图像的方法会丢失图像细节。结合二进小波变换和直方图均衡的优势,提出一种基于二进小波变换的图像增强方法。首先利用二进小波变换将图像分解为一个低频分量和三个高频分量,分别对低频分量做直方图均衡处理,高频分量做高斯-拉普拉斯掩膜锐化,再将处理后的低频分量和各高频分量进行二进小波逆变换重构。实验结果表明,该方法较于单纯的只使用直方图均衡的传统方法和只对低频图像做直方图均衡处理方法有较好的增强效果。     

基于小波域的自适应信息隐藏算法

提出了一种基于小波域的自适应彩色信息隐藏算法。该算法通过对YCbCr色彩空间的Y分量低频系数（LY）进行纹理分析,以及利用R.G.B分量低频系数（LR.LG.LB）位面小块的复杂度来确定LR.LG.LB的嵌入强度及嵌入位置。嵌入前,先利用改进的幻方变换和logistic映射对秘密图像进行置乱处理,然后根据纹理分析和位面复杂度,用秘密图像的位面小块替换LR.LG.LB的位面小块,使秘密信息的位面小块和载体小波系数位面小块的复杂度较为相似。实验结果证明,该算法不仅具有理想的嵌入容量,而且隐蔽性也较好。     

逐像素纹理合成的生成式信息隐藏

修改式信息隐藏会对嵌密载体视觉质量造成较大 影响且易留下修改痕迹;纹理构造式 信息隐藏生成的都是非自然纹理;纹理拼接式信息隐藏由给定样例图产生类自然纹理,通过 缝合线算法来拼接纹理小块,不可避免地会产生缝合痕迹和重复纹理模式,从而不能对秘密 信息进行掩盖。针对以上问题,提出逐像素纹理合成的生成式信息隐藏。在嵌密时,首先将 秘密信息编码为密钥图像上的坐标以避免秘密信息直接信道传输,其次引入多备份,将坐标 进一步编码为给定样例图像的高频颜色序列,并由密钥伪随机放置在空白待合成纹理图像上 ,最后按逐像素纹理合成策略来生成含密纹理图像。在提取时,根据密钥提取颜色序列,然 后结合多备份区间扩展策略由样例图像恢复坐标并依据密钥图像提取秘密信息。理论和实验 表明,所提方法通过逐像素纹理合成,不会留下明显拼接痕迹和重复模式且秘密信息完全依 赖于密钥,具备一定的抗攻击能力和较高的安全性。     

信道自适应主动块丢弃数字图像传输技术

数字图像的高效传输对于无线多媒体通信和网络图像交换等应用具有十分重要的意义。信道自适应主动块丢弃数字图像传输技术，在图像发送端以块为单位对图像进行划分，按照一定的规则主动丢弃部分图像块数据，以此减少所需要传输的比特流量，满足信道带宽要求，而在图像接收端通过全新的图像重建技术对丢弃的图像块数据进行恢复，从而完整地再现原图像。大量实验证明，该图像传输技术优于目前普遍采用的量化步长调节式数字图像传输技术，用它传输的图像质量得到明显提高。     

多级秘密信息隐藏方法

针对普通的一级秘密信息隐藏的方法具有安全性低,视觉效果差的问题,本文提出了一种多级别信息隐藏的方法.该方法使一级秘密信息在一级密钥作用下成为宿主图像,提高了信息隐藏的安全性,再将宿主图像分成3×3的图像块,在二级密钥的控制下成功将二级秘密信息嵌入.采用图像置乱和LSB算法的结合方法,并在两级秘密信息的作用下,使得载密图...     

基于热辐射信息保留的图像融合算法

针对现有的红外与可见光图像融合算法无法很好地保留红外图像热辐射信息这一问题,提出了一种基于热辐射信息保留的图像融合算法。通过NSCT（non-subsampled contourlet transform）变换对红外与可见光图像进行多尺度分解,得到各自的高频子带和低频子带,可见光低频子带部分经拉普拉斯算子提取特征后与红外低频子带部分叠加得到融合图像的低频系数,高频部分使用基于点锐度和细节增强的融合规则进行融合以得到高频系数,最后通过逆NSCT变换重构得到融合图像。实验表明,相较于其它图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节表现能力,并在多项客观评价指标上优于其它算法,具有更好的视觉效果,且在伪彩色变换后有良好的视觉体验,验证了所提算法的有效性和可行性。     

基于马赛克技术的秘密图像共享

在传统的秘密图像共享算法中,通常产生类似噪声的影子图像,极易引起攻击者的注意。针对这一问题,文中根据马赛克技术提出了一种产生有意义的影子图像算法。通过图像相似度的比较,可将秘密图像共享到载体图像中,得到含有秘密图像信息的马赛克图像。然后采用可逆信息隐藏的技术将图像块的位置序列隐藏到马赛克图像中,得到完整的影子图像。通过文中所提算法产生的影子图像,既可避免攻击者的注意又能恢复出无损的秘密图像。     

基于图像复杂度的隐写算法

提出了一种新的基于图像复杂度的隐写算法。该算法充分利用了复杂度高的图像,包含更多的信息,因而能承载更多秘密信息的特点,将图像划分为3×3的图像块,借助图像块的信息熵和对比度描述图像块的复杂度,根据各块复杂度统计值确定阈值,以判定各块复杂度高低,并针对不同复杂度的图像块进行不同强度的嵌入,实现了基于图像复杂度的隐写算法。性能分析与实验对比表明,在相同的嵌入率下,该算法具有较高峰值信噪比和较强的统计安全性。     

基于DCT变换的图像伪装技术

该文提出一种频域的信息伪装技术,该技术具有以下几个优点:(1)隐藏效果好,人眼系统不能发觉隐藏了秘密图像的载体图像与原载体图像之间的差别;(2)口令控制,只有知晓伪装口令的人才能解密;(3)可以有效地抵抗JEPG等图像压缩编码的破坏;(4)利用载体图像的部分内容可以恢复原秘密图像;(5)该算法可以用于数字水印,而且可以将水印图像由二值图像扩展到灰度图像;(6)算法可以进行多址伪装,即在同一幅载体图像中隐藏多幅秘密图像。     

一种可验证的基于超混沌系统的灰度图像多密钥共享算法

提出一种可验证的图像多密钥共享方案。算法中,灰度图像首先被置乱,而后划分为多个图像子块,利用图像子块的哈希值作为超混沌系统的初始值,生成多个随机网格(RG),最后利用RG和图像子块的异或生成共享的多个子密钥。提出的算法具有共享密钥空间小、能够无损恢复秘密图像,同时能够验证密钥的持有者是否对密钥进行了恶意篡改,能应用于重要领域如医学以及军事图像的保护。实验结果和对算法的比较分析,验证了算法的有效性。     

基于嵌入矩阵的二值图像隐藏方法

描述了一种基于嵌入矩阵的二值图像信息隐藏方法,该方法将图像交叉分块后,计算各子块的可修改分值,根据可修改分值的大小选取子块的中心像素作为数据嵌入的位置;数据嵌入时,使用基于嵌入矩阵的信息隐藏方法,在嵌入同等数据量的同时,可有效地减少对原图像数据的修改.